A. 더 많은 GPU를 사용하여 모델 및 메모리 부하를 GPU 전체에 분산합니다.

B. 메모리 사용량을 줄이기 위해 학습 반복 횟수를 줄입니다.

C. 입력 데이터 크기를 늘려 사용 가능한 메모리를 최대한 활용하고 학습 성능을 향상시킵니다.

D. 하프 정밀도 부동 소수점 숫자를 사용하여 메모리 요구 사항을 줄이기 위해 혼합 정밀도 학습을 사용합니다.

A. 해당 데이터셋은 10만 개 미만의 레코드를 가진 구조화된 테이블이며, Pandas DataFrame을 사용하여 효율적으로 처리할 수 있습니다.

B. 데이터셋은 몇 개의 열에 대한 간단한 산술 연산으로 구성되어 있으며, 벡터화된 NumPy 연산을 사용하여 처리할 수 있습니다.

C. 데이터셋은 고도로 구조화되어 있지만, 주로 정규 표현식 기반 검색 및 조작을 사용하는 텍스트 기반 분석이 필요합니다.

D. 해당 데이터셋은 고차원의 희소 특징을 가지고 있어 최근접 이웃 검색 및 클러스터링과 같은 복잡한 연산이 필요합니다.

A. 메모리 절약을 위해 모든 수치 기능에 int32를 사용하십시오.

B. 높은 정밀도를 보장하기 위해 타임스탬프 기능에 datetime64[ns]를 사용합니다.

C. 범주형 특징에는 객체 데이터 유형을 사용하여 유형 변환 오버헤드를 방지하십시오.

D. 최대 정밀도를 보장하기 위해 모든 수치 기능에 float64를 사용하십시오.

E. 범주형 특징의 범주 수가 256개 미만인 경우 int8을 사용하십시오.

A. 파티셔닝 없이 단일 Dask 데이터프레임을 설정하고 자동 워크로드 밸런싱에 의존합니다.

B. Dask 스케줄러를 사용하는 대신 cupy를 사용하여 각 워커에 GPU 메모리를 수동으로 할당합니다.

C. dask_cuda.LocalCUDACluster()를 사용하여 멀티 GPU 클러스터를 생성하고 dask.distributed.Client()를 사용하여 실행을 관리합니다.

D. dask.dataframe.repartition()을 사용하여 데이터를 여러 GPU에 고르게 분산합니다.

A. Spark는 GPU를 활용할 수 없지만, Dask는 기본적으로 GPU 가속 기능을 내장하고 있습니다.

B. Dask는 파이썬 중심 워크플로에 적합한 보다 가벼운 솔루션인 반면, Spark는 더 폭넓은 생태계 통합을 제공하고 SQL과 유사한 연산을 기본적으로 지원합니다.

C. Dask는 메모리 내 처리에 최적화되어 있는 반면, Spark는 계산을 위해 디스크 기반 스토리지가 필요합니다.

D. Spark는 정형 및 반정형 데이터에 더 적합하고, Dask는 비정형 데이터 처리에 탁월합니다.